JP7256935B2 - Dictionary creation device and dictionary creation method - Google Patents
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Description
本発明は、辞書作成装置及び辞書作成方法に関する。 The present invention relates to a dictionary creation device and a dictionary creation method.
装置のサポート業務を行う場合に、装置を導入した顧客からの問い合わせに対して適切な回答を行うために、装置から出力されたログを解析する技術が知られている。近年、このような技術において、機械学習を利用することがある。機械学習においては、例えば、ログから特徴的なフレーズ(文字列)を抽出し、抽出結果から回答を推論する推論モデルを作成する。この特徴的なフレーズの一部は、辞書に登録されており、当該辞書が適切に作成されているか否かが、推論モデルの推論精度に大きく影響することが知られている。 2. Description of the Related Art Techniques for analyzing logs output from a device are known in order to appropriately respond to inquiries from customers who have introduced the device when performing support work for the device. In recent years, machine learning may be used in such techniques. In machine learning, for example, characteristic phrases (character strings) are extracted from logs and an inference model is created to infer answers from the extracted results. Some of these characteristic phrases are registered in dictionaries, and it is known that whether or not the dictionaries are appropriately created greatly affects the inference accuracy of the inference model.
辞書に登録するフレーズは、各装置のログを特徴づける重要なフレーズであり、予め担当者がピックアップしているが、装置ごとに異なるため、装置ごとに辞書に登録する内容をカスタマイズする必要がある。 Phrases to be registered in the dictionary are important phrases that characterize the logs of each device, and are picked up in advance by the person in charge. .
したがって、新たにサポートする装置が追加された場合、当該装置の辞書を作成するのに多大な工数や時間を要するおそれがある。また、サポート業務をある程度行った後でなければ、辞書に登録すべきフレーズがわからない場合もある。 Therefore, when a device to be newly supported is added, it may take a lot of man-hours and time to create a dictionary for the device. In addition, there are cases in which a phrase to be registered in the dictionary is not known until after a certain amount of support work has been performed.
1つの側面では、本発明は、装置のログから抽出すべき文字列を登録する辞書を簡易に作成することが可能な辞書作成装置及び辞書作成方法を提供することを目的とする。 In one aspect, an object of the present invention is to provide a dictionary creation device and a dictionary creation method capable of easily creating a dictionary for registering character strings to be extracted from device logs.
一つの態様では、辞書作成装置は、第1の装置のログから抽出する文字列を登録する第1の辞書から、一部に共通部分を有する複数の文字列を抽出して、抽出した前記複数の文字列の種類を特定する第1特定部と、前記第1の装置のログから前記共通部分を含む文字列を抽出し、抽出した文字列の種類を特定する第2特定部と、前記第2特定部が特定した文字列の種類に対して、前記第1特定部が特定した文字列の種類が限定的であるか判断する第1判断部と、前記第1判断部の判断の結果、限定的であった場合に、前記第1の装置とは異なる第2の装置のログから一部に前記共通部分を含む文字列を抽出し、抽出した文字列の種類を特定するとともに、特定した該文字列の種類と、前記第2特定部が特定した文字列の種類との一致度が所定以上かを判断する第2判断部と、前記一致度が所定以上の場合に、前記第1特定部が抽出した前記複数の文字列を、前記第2の装置のログから抽出する文字列を登録する第2の辞書に含める、辞書編集部と、を備えている。 In one aspect, the dictionary creation device extracts a plurality of character strings having a common part from a first dictionary that registers character strings extracted from a log of the first device, and extracts the extracted plurality of character strings. a first identifying unit that identifies the type of the character string of the first device, a second identifying unit that extracts the character string including the common part from the log of the first device and identifies the type of the extracted character string; 2 a first determination unit that determines whether the type of the character string specified by the first specification unit is limited with respect to the type of the character string specified by the specification unit; If it is limited, a character string partly including the common part is extracted from the log of a second device different from the first device, and the type of the extracted character string is specified and identified a second judging unit for judging whether the degree of matching between the type of the character string and the type of the character string identified by the second identifying unit is equal to or greater than a predetermined degree; a dictionary editing unit that includes the plurality of character strings extracted by the unit in a second dictionary that registers character strings extracted from the log of the second device.
装置のログから抽出すべき文字列を登録する辞書を簡易に作成することができる。 A dictionary for registering character strings to be extracted from device logs can be easily created.
以下、一実施形態に係る辞書作成装置について、図1~図16に基づいて詳細に説明する。 Hereinafter, a dictionary creation device according to one embodiment will be described in detail with reference to FIGS. 1 to 16. FIG.
図1には、本実施形態の辞書作成装置10の利用シーンが概略的に示されている。図1に示すように、本実施形態においては、サポートセンターの担当者は、顧客に導入した装置(例えばネットワーク装置)に関する顧客からの問い合わせを受け付けると、適切な回答を行うためにサポート業務支援装置を利用する。このサポート業務支援装置に対して、辞書作成装置10は接続されている。
FIG. 1 schematically shows a usage scene of the
顧客は、ネットワーク装置に不具合等が発生した場合に、ネットワーク装置から出力されるログをサポートセンターに送信することにより、不具合に対する問い合わせを行う。サポートセンターの担当者は、受信したログをサポート業務支援装置に入力し、解析することで、得られた回答パターンを参考にして、顧客に対して回答を行う。ここで、辞書作成装置10は、ネットワーク装置から出力されるログを事前に取得し、サポート業務支援装置が解析に用いる辞書を作成し、提供する。
When a problem or the like occurs in a network device, the customer sends an inquiry about the problem by sending a log output from the network device to the support center. The person in charge of the support center inputs the received log into the support operation support device, analyzes it, and refers to the response pattern obtained to respond to the customer. Here, the
図2は、サポート業務支援装置によるログの解析方法の一例を示す図である。本実施形態では、サポート業務支援装置は、機械学習を利用してログを解析し、回答パターンを出力する。機械学習においては、前処理として、過去の問い合わせログから多数のフレーズ(文字列)を抽出し、各ログにおけるフレーズ(Word_1、Word_2、…Word_n)ごとのベクトル値を算出する。このベクトル値は、例えば、問い合せログに含まれる各フレーズの出現回数のカウント値などである。このとき、問い合わせログから抽出するフレーズは、各ネットワーク装置のログを特徴づける重要なフレーズであり、その一部の強制的に抽出するフレーズが辞書作成装置10により作成された辞書に格納されている。辞書に格納されているフレーズは、例えば、ある回答パターンに対応するログだけに含まれているフレーズなどである。そして、図2の表Aに示すように、各問い合わせログの各フレーズのベクトル値と、回答パターン(ラベル)の番号とを対応付け、これに基づいて、推論モデルを作成する。
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a log analysis method by the support work support device. In this embodiment, the support work support device uses machine learning to analyze the log and output the response pattern. In machine learning, as preprocessing, many phrases (character strings) are extracted from past inquiry logs, and vector values are calculated for each phrase (Word_1, Word_2, . . . Word_n) in each log. This vector value is, for example, a count value of the number of occurrences of each phrase included in the inquiry log. At this time, the phrases extracted from the inquiry log are important phrases that characterize the log of each network device, and some of the forcedly extracted phrases are stored in the dictionary created by the
一方、新規問い合わせログをサポートセンターの担当者が入力すると、過去の問い合わせログと同様に、前処理として、新規問い合わせログから多数のフレーズを抽出してベクトル値を算出し、算出したベクトル値を推論モデルに入力する。この結果、新規問い合わせログに対応する回答パターンの候補が確信度の値とともに出力される(図2の表B参照)。 On the other hand, when a new inquiry log is entered by a support center representative, as with past inquiry logs, as preprocessing, many phrases are extracted from the new inquiry log, vector values are calculated, and the calculated vector values are inferred. Enter the model. As a result, answer pattern candidates corresponding to the new inquiry log are output together with the confidence value (see Table B in FIG. 2).
サポートセンターの担当者は、表Bを参照することで、適切な回答パターンを選択し、顧客の問い合わせに対する回答を行うことができる。 By referring to Table B, the person in charge of the support center can select an appropriate response pattern and respond to the customer's inquiry.
ところで、推論モデルが作成されていない新たなネットワーク装置(新規装置)をサポート対象とする場合には、新規装置の辞書を新たに作成しなおす必要がある。この作業を担当者が行うこととすると、多大な工数と時間を要するおそれがある。そこで、本実施形態においては、辞書作成装置10は、既存装置(既にサポート対象となっている装置)のサポートに利用する辞書(第1の辞書)を用いて、新規装置のサポートに利用する辞書(第2の辞書)を作成する。
By the way, when a new network device (new device) for which an inference model has not been created is to be supported, it is necessary to create a new dictionary for the new device. If the person in charge performs this work, it may require a great deal of man-hours and time. Therefore, in the present embodiment, the
なお、新規装置の辞書を作成する場合の既存装置としては、新規装置と同一ベンダであるなど、新規装置と類似する装置を採用することができる。これにより、新規装置の辞書をより精度良く作成できる可能性がある。ただし、これに限らず、既存装置としては、新規装置に関係なく、種々の既存装置を採用してもよい。 As the existing device when creating a dictionary for the new device, a device similar to the new device, such as being of the same vendor as the new device, can be adopted. This may allow the dictionary of the new device to be created more accurately. However, the present invention is not limited to this, and various existing devices may be adopted as the existing device regardless of the new device.
以下、辞書作成装置10について、詳細に説明する。図3には、辞書作成装置10のハードウェア構成が示されている。辞書作成装置10は、CPU(Central Processing Unit)90、ROM(Read Only Memory)92、RAM(Random Access Memory)94、記憶部(ここではHDD(Hard Disk Drive))96、ネットワークインタフェース97、表示部93、入力部95、及び可搬型記憶媒体用ドライブ99等を備えている。これら辞書作成装置10の構成各部は、バス98に接続されている。辞書作成装置10では、ROM92あるいはHDD96に格納されているプログラム(辞書作成プログラムを含む)、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ99が可搬型記憶媒体91から読み取ったプログラムをCPU90が実行することにより、図4に示す、各部の機能が実現される。なお、図4の各部の機能は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現されてもよい。
The
図4には、辞書作成装置10の機能ブロック図が示されている。辞書作成装置10においては、CPU90がプログラムを実行することにより、第1抽出部20、第2抽出部22、第1判断部としての絞り込み判断部24、第3抽出部26、一致度判定部28、辞書編集部としての登録フレーズ決定部30、としての機能が実現されている。以下、辞書作成装置10の処理の概要を示す図5を参照しつつ、辞書作成装置10の各部の機能について説明する。
FIG. 4 shows a functional block diagram of the
第1抽出部20は、既存装置の辞書から、一部が共通するフレーズを抽出してグループ化し(図5のステップS100)、抽出したフレーズの共通部分(固定部と呼ぶ)と、共通しない部分(可変部と呼ぶ)とに分ける(ステップS110)。以下、この固定部と可変部に分ける処理を「整形」と呼ぶ。なお、図5では、固定部(HARDWARE FAULT)を有するフレーズのグループのみを図示しているが、第1抽出部20は、既存装置の辞書から、一部が共通するフレーズのグループを全て抽出して、整形する。
The
第2抽出部22は、第1抽出部20が抽出したフレーズの固定部を含むフレーズを既存装置のログから抽出してグループ化し、整形する(ステップS120)。なお、図5においては、固定部(HARDWARE FAULT)を有するフレーズのグループのみを図示している。
The
絞り込み判断部24は、第2抽出部22が抽出したある固定部(例えば「HARDWARE FAULT」)に対応する可変部の種類(バリエーション)を特定する。また、絞り込み判断部24は、第1抽出部20が抽出したある固定部(例えば「HARDWARE FAULT」)に対応する可変部の種類(バリエーション)を特定する。そして、それぞれの可変部の種類を参照して、既存装置の辞書において特定された可変部の種類が、既存装置のログにおいて特定された可変部の種類に対して絞り込まれた状態であるかを判断する(ステップS130)。すなわち、図5の例では、絞り込み判断部24は、符号F2で示す可変部が、符号F1で示す可変部の全てを含み、かつ、完全一致していない場合に、絞り込まれた状態であると判断する。ここで、既存装置の辞書においてフレーズが絞り込まれていることは、ログに存在するフレーズのうち、特徴的なフレーズのみが辞書に登録されている可能性が高いことを意味する。
The narrowing-down
第3抽出部26は、絞り込み判断部24により、絞り込まれた状態であると判断された場合に、新規装置のログから固定部(例えば、「HARDWARE FAULT」)を含むフレーズを既存装置のログから抽出して、整形する(ステップS140)。
The
一致度判定部28は、第2抽出部22が抽出したフレーズの可変部の種類(F2)と、第3抽出部26が抽出したフレーズの可変部の種類(F3)との一致度(一致割合)を判定する(ステップS150)。なお、一致度の詳細については、後述する。
The matching
登録フレーズ決定部30は、絞り込み判断部24の判断結果と、一致度判定部28の判定結果と、に基づいて、新規装置の辞書に登録するフレーズを決定する(ステップS160)。登録フレーズ決定部30の処理の詳細については後述する。
The registration
(辞書作成装置10の処理について)
以下、図6~図8のフローチャートに沿って、その他図面を適宜参照しつつ、辞書作成装置10の処理について詳細に説明する。図6は、辞書作成装置10の全体処理を示すフローチャートであり、図7は、図6のステップS10の詳細処理を示すフローチャートであり、図8は、図6のステップS14の詳細処理を示すフローチャートである。
(Regarding the processing of the dictionary creation device 10)
Hereinafter, the processing of the
図6の処理においては、まず、ステップS10において、第1抽出部20が、既存装置の辞書からフレーズを抽出し、整形する処理を実行する。このステップS10においては、具体的には、図7のフローチャートに沿った処理を実行する。
In the process of FIG. 6, first, in step S10, the
(ステップS10の詳細処理)
図7の処理では、まずステップS40において、第1抽出部20が、基点と比較対象を設定する。例えば、既存装置の辞書が図9(a)に示すような11個のフレーズを有していたとする。この場合、第1抽出部20は、図9(b)に示すように、既存装置の辞書全体を処理対象とし、最初のフレーズ(1番のフレーズ)を基点として設定し、残りの2番~11番のフレーズを比較対象として設定する。
(Detailed processing of step S10)
In the process of FIG. 7, first, in step S40, the
次いで、ステップS42では、第1抽出部20が、基点のフレーズと各比較対象のフレーズを比較する。この場合、第1抽出部20は、単語単位で、基点のフレーズに含まれる単語と一致している単語と、一致していない単語を判別する。
Next, in step S42, the
そして、ステップS44では、第1抽出部20が、一致語の位置と不一致語の位置のパターンが同じ比較対象と、基点をグループ化する。例えば、図9(b)の例では、基点と比較対象1~6とが、一致語(HARDWARE FAULT)が1単語目と2単語目で、不一致語が3単語目であり、一致語及び不一致語の位置のパターンが同じである。したがって、第1抽出部20は、これらのフレーズを1つのグループとする。
Then, in step S44, the
次いで、ステップS46では、第1抽出部20が、グループに含まれる各フレーズの一致語(HARDWARE FAULT)を固定部、不一致語(HARDWARE FAULT以外)を可変部とすることで、フレーズを整形する。図10(a)には、基点と比較対象1~6とを整形した状態(抽出フレーズ(整形後))が示されている。
Next, in step S46, the
次いで、ステップS48では、第1抽出部20が、グループ化したものを処理対象から除外する。この場合、処理対象は、図9(a)の既存装置の辞書から図10(a)の抽出されたフレーズを除いた、図10(b)に示すものになる。
Next, in step S48, the
次いで、ステップS50では、第1抽出部20が、処理対象が残っているか否かを判断する。このステップS50の判断が肯定された場合には、ステップS40に戻る。その後、第1抽出部20は、図10(b)の処理対象に対して、基点と比較対象1、2、3を設定し(S40)、基点と比較対象1、2とをグループ化し(S44)、整形する(S46)。これにより、図10(c)に示すような抽出フレーズ(整形後)が得られることになる。
Next, in step S50, the
その後は、処理対象からグループ化されたフレーズが除外されるが、処理対象には、「Service Level * has occurred with core」が残っているため、ステップS50の判断が肯定され、ステップS40に戻る。その後、ステップS40~S50を更に実行することで、図10(d)に示すような抽出フレーズ(整形後)が得られる。なお、「Service Level * has occurred with core」には、ワイルドカード(任意の文字列)を示す「*」が含まれている。このような場合には、ワイルドカード(*)を不一致語(可変部)とし、それ以外を一致語(固定部)とする。その後、ステップS50の判断が否定されると、図6のステップS12に移行する。 After that, the grouped phrases are excluded from the processing targets, but since "Service Level * has occurred with core" remains in the processing targets, the determination in step S50 is affirmative, and the process returns to step S40. After that, by further executing steps S40 to S50, an extracted phrase (after shaping) as shown in FIG. 10(d) is obtained. "Service Level * has occurred with core" includes "*" indicating a wildcard (arbitrary character string). In such a case, the wild card (*) is treated as a non-matching word (variable part), and the rest is treated as a matching word (fixed part). Thereafter, if the determination in step S50 is negative, the process proceeds to step S12 in FIG.
図6に戻り、ステップS12に移行すると、絞り込み判断部24が、ステップS10で得られたグループ(抽出フレーズ(整形後))の中から固定部を1つ選択する。ここでは、絞り込み判断部24は、図10(a)、図10(c)、図10(d)の中から固定部「HARDWARE FAULT」を選択したものとする。
Returning to FIG. 6, when the process proceeds to step S12, the narrowing down
次いで、ステップS14では、絞り込み判断部24及び第2抽出部22が、選択された固定部に関し、絞り込み、未絞り込みを確認する処理を実行する。このステップS14では、具体的には、図8のフローチャートに沿った処理を実行する。
Next, in step S14, the narrowing
(ステップS14の詳細処理)
図8の処理では、まず、ステップS60において、選択された固定部に対応する可変部がワイルドカードであるか否かを判断する。このステップS60の判断が否定されると、ステップS61に移行する。
(Detailed processing of step S14)
In the process of FIG. 8, first, in step S60, it is determined whether or not the variable part corresponding to the selected fixed part is a wild card. If the determination in step S60 is negative, the process proceeds to step S61.
ステップS61に移行すると、絞り込み判断部24は、既存装置の辞書(図9(a))において、選択された固定部(HARDWARE FAULT)に対応する可変部の種類(バリエーション)を特定する。ここでは、絞り込み判断部24は、図10(a)に示されている7種類((I/OMod-EX)、(MDirAgnt 100)、…、(PRB))を特定する。なお、ここで特定される7種類は、既存装置の辞書から抽出されたフレーズ(図10(a))の種類数であるともいえる。
In step S61, the narrowing-down
次いで、ステップS62では、第2抽出部22が、既存装置のログにおいて、選択された固定部(HARDWARE FAULT)に対応するフレーズを抽出する。また、絞り込み判断部24が、可変部の種類(バリエーション)を特定する。より具体的には、第2抽出部22は、図11(a)に示すような既存装置のログを準備する。なお、既存装置のログは、顧客から問い合わせがあった際に送付されたログである。そして、第2抽出部22は、既存装置のログから、選択された固定部(HARDWARE FAULT)を含むフレーズを抽出し、図11(b)に示すように、固定部と可変部に分ける(整形する)。図11(b)の例では、絞り込み判断部24は、可変部の種類として8種類((I/OMod-EX)、(MDirAgnt 100)、…、(PRB)、(YMZ))を特定する。なお、ここで特定された8種類は、既存装置のログから抽出されたフレーズ(図11(b))の種類数であるともいえる。
Next, in step S62, the
次いで、ステップS64では、絞り込み判断部24が、既存装置の辞書において特定された可変部の種類(図10(a))と、既存装置のログにおいて特定された可変部の種類(図11(b))と、を比較する。この比較においては、既存装置の辞書において特定された可変部の種類が、既存装置のログにおいて特定された可変部の種類に対して限定的であるかを確認する。ここで、限定的とは、既存装置の辞書において特定された可変部それぞれが、既存装置のログにおいて特定された可変部に含まれており、かつ、完全一致ではないことを意味する。
Next, in step S64, the narrowing-down
次いで、ステップS66では、絞り込み判断部24が、限定的か否かを判断する。図10(a)と図11(b)の例では、図12に示すように、既存装置の辞書において特定された可変部(8種類)に、既存装置のログにおいて特定された可変部(7種類)の全てと、それ以外の可変部も含まれているため、限定的であると判断される。この場合、図8のステップS66の判断は肯定され、ステップS68に移行する。
Next, in step S66, the narrowing-down
ステップS68に移行すると、絞り込み判断部24は、絞り込まれていると判断し、図8の全処理を終了し、図6のステップS16に移行する。
When the process proceeds to step S68, the narrowing down
一方、ステップS66の判断が否定された場合には、ステップS70に移行する。例えば、図13の下段に示すように、既存装置のログにおいて特定された可変部が7種類であった場合に、図13の上段に示すように、既存装置の辞書において特定された可変部が7種類であり、完全一致していたとする。この場合には、限定的でないため、ステップS66の判断が否定され、ステップS70に移行し、絞り込み判断部24は、絞り込みされていないと判断する。その後は、図6のステップS16に移行する。
On the other hand, if the determination in step S66 is negative, the process proceeds to step S70. For example, as shown in the lower part of FIG. 13, if there are seven types of variable parts specified in the log of the existing device, as shown in the upper part of FIG. It is assumed that there are 7 types and that they are completely matched. In this case, since it is not restrictive, the determination in step S66 is negative, the process proceeds to step S70, and the narrowing down
なお、例えば、図14(a)の左上図に示すように、固定部として「Service Level、has occurred with core」が選択され、既存装置の辞書から2種類のフレーズが抽出されたとする。また、既存装置のログから、選択された固定部「Service Level、has occurred with core」を含むフレーズとして、図14(a)の右下図に示す2種類のフレーズが抽出されたとする。このような場合には、図14(a)の左上図と右下図とにおいて、可変部の種類が完全一致しているため、既存装置の辞書は絞り込まれていないと判断される(S70)。一方、図14(b)の左上図に示すように、固定部として「Service Level、has occurred with core」が選択され、既存装置の辞書から1種類のフレーズが抽出されたとする。また、既存装置のログから、選択された固定部「Service Level、has occurred with core」を含むフレーズとして、図14(b)の右下図に示す2種類のフレーズが抽出されたとする。このような場合には、既存装置の辞書は、絞り込まれていると判断される(S68)。 For example, as shown in the upper left diagram of FIG. 14(a), it is assumed that "Service Level, has occurred with core" is selected as the fixed part and two types of phrases are extracted from the dictionary of the existing device. It is also assumed that two types of phrases shown in the lower right diagram of FIG. 14A are extracted from the log of the existing device as phrases containing the selected fixed part "Service Level, has occurred with core". In such a case, it is determined that the dictionaries of the existing devices have not been narrowed down because the types of the variable portions are exactly the same in the upper left diagram and the lower right diagram of FIG. 14(a) (S70). On the other hand, as shown in the upper left diagram of FIG. 14B, it is assumed that "Service Level, has occurred with core" is selected as the fixed part and one type of phrase is extracted from the dictionary of the existing device. It is also assumed that two types of phrases shown in the lower right diagram of FIG. 14B are extracted from the log of the existing device as phrases containing the selected fixed part "Service Level, has occurred with core". In such a case, it is determined that the dictionaries of existing devices have been narrowed down (S68).
ところで、図6のステップS12において、固定部として、図10(d)の固定部「Service Level、has occurred with core」が選択されたとする。この場合、可変部がワイルドカードであるので、図8の処理においては、ステップS60の判断が肯定され、ステップS61~S66の処理・判断を経ずに、ステップS70に移行する。ステップS70に移行すると、絞り込み判断部24は、既存装置の辞書は絞り込まれていないと判断する。
By the way, it is assumed that the fixed part "Service Level, has occurred with core" in FIG. 10D is selected as the fixed part in step S12 of FIG. In this case, since the variable part is a wild card, the determination in step S60 is affirmative in the process of FIG. In step S70, the narrowing down
図6に戻り、ステップS16に移行すると、絞り込み判断部24は、絞り込まれているか否かを判断する。このステップS16の判断が肯定されると、ステップS18に移行する。
Returning to FIG. 6, when the process moves to step S16, the narrowing-down
ステップS18に移行した場合、第3抽出部26は、選択された固定部(HARDWARE FAULT)に対応するフレーズを新規装置のログから抽出するとともに、固定部と可変部に分けて整形する。この場合、第3抽出部26は、新規装置のログにおいて「HARDWARE FAULT」を含むフレーズを検索する。例えば、新規装置のログから抽出されたフレーズが、図15(a)に示すようなフレーズであったとする。
When the process proceeds to step S18, the
次いで、ステップS20では、一致度判定部28が、新規装置のログから、選択された固定部を含むフレーズが抽出されたか否かを判断する。図15(a)のようにフレーズが1つでも抽出された場合には、ステップS20の判断が肯定され、ステップS22に移行する。
Next, in step S20, the degree-of-
ステップS22に移行すると、一致度判定部28は、新規装置のログから抽出されたフレーズ(図15(a))と、既存装置のログから抽出されたフレーズ(図15(b)参照)と、の一致度を算出する。具体的には、一致度判定部28は、既存装置のログから抽出されたフレーズ(図15(b))と、新規装置のログから抽出されたフレーズ(図15(a))を用いて、図15(c)のような表を作成する。ここで、図15(c)の表には、図15(a)、図15(b)の全フレーズ(固定部と可変部)が列挙されており、それぞれのフレーズが既存装置のログや新規装置のログから抽出されたかが「有」/「無」にて示されている。一致度判定部28は、この図15(c)の表から、全フレーズにおける既存装置のログと新規装置のログの両方から抽出されたフレーズの割合を「一致度」として求める。図15(c)の例では、抽出された全フレーズ数に対する、既存装置のログの欄に「有」が格納され、新規装置のログの欄に「有」が格納されているフレーズ数の割合(一致数/全フレーズ数=6/9≒0.67)を求め、一致度とする。
In step S22, the degree-of-
次いで、ステップS24では、一致度判定部28が、一致度が閾値以上であるか否かを判断する。例えば、閾値が0.6であるとすると、図15(c)の例では、ステップS24の判断は肯定され、ステップS26に移行する。なお、ステップS24においては、既存装置における絞り込みが新規装置でも有効か否かを判断していると言える。
Next, in step S24, the degree-of-
ステップS26に移行した場合、既存装置のログにおいて特定された可変部のバリエーションが新規装置のログにおいて特定された可変部のバリエーションとほぼ同じと見做せる。この場合、新規装置においても既存装置と同じ絞り込みルールを用いることが有効であると考えられる。したがって、ステップS26においては、登録フレーズ決定部30は、既存装置の辞書のうち選択されている固定部(HARDWARE FAULT)を有するフレーズを新規装置の辞書にそのまま流用して登録する(図15(d)参照)。その後は、ステップS32に移行する。
If the process proceeds to step S26, it can be assumed that the variation of the variable part specified in the log of the existing device is substantially the same as the variation of the variable part specified in the log of the new device. In this case, it is considered effective to use the same narrowing rule as the existing device for the new device. Therefore, in step S26, the registration
一方、図16(a)には、一致度が閾値未満になる例が示されている。図16(a)の例では、新規装置のログに含まれるフレーズの有無と、既存装置のログに含まれるフレーズの有無があまり一致していない。図16(a)において、図15(c)と同様に一致度を算出すると、一致度=4/11≒0.36となり、閾値=0.6未満となる。このような場合には、ステップS24の判断が否定され、ステップS30に移行する。ステップS30に移行した場合、既存装置のログにおいて特定された可変部のバリエーションが新規装置のログにおいて特定された可変部のバリエーションと大きく異なると見做せるので、既存装置と同じ絞り込みルールを用いることはできない。したがって、ステップS30においては、登録フレーズ決定部30は、図16(b)に示すように可変部をワイルドカード(*)指定(任意の文字列)にして新規装置の辞書に登録する。すなわち、固定部(HARDWARE FAULT)を有するフレーズの全てを抽出するという情報を新規装置の辞書に登録する。その後は、ステップS32に移行する。
On the other hand, FIG. 16A shows an example in which the degree of matching is less than the threshold. In the example of FIG. 16A, the presence/absence of phrases included in the log of the new device and the presence/absence of phrases included in the log of the existing device do not match very much. In FIG. 16(a), when the degree of matching is calculated in the same manner as in FIG. 15(c), the degree of matching is 4/11≈0.36, and the threshold value is less than 0.6. In such a case, the determination in step S24 is negative, and the process proceeds to step S30. If the process proceeds to step S30, it can be assumed that the variation of the variable part specified in the log of the existing device is significantly different from the variation of the variable part specified in the log of the new device, so the same narrowing rule as that of the existing device should be used. can't. Therefore, in step S30, the registered
ところで、ステップS16の判断が否定されたとき、すなわち、既存装置の辞書から抽出されたフレーズが、既存装置のログから抽出されたフレーズに対して絞り込まれていなかった場合にも、登録フレーズ決定部30は、ステップS30に移行する。この場合にも、登録フレーズ決定部30は、図16(b)に示すように可変部をワイルドカード指定にして新規装置の辞書に登録する。なお、ステップS16の判断が否定される場合には、図10(d)のような、既存装置の辞書から抽出されたフレーズの可変部がワイルドカードである場合も含まれる。この場合には、登録フレーズ決定部30は、ステップS30において、図16(c)に示すように、既存装置の辞書から抽出されたフレーズそのものを新規装置の辞書に登録する。
By the way, when the determination in step S16 is negative, that is, when the phrases extracted from the dictionary of the existing device have not been narrowed down to the phrases extracted from the log of the existing device, the registered
また、図6の処理においてステップS20の判断が否定された場合、すなわち、新規装置のログから、選択された固定部(HARDWARE FAULT)を含むフレーズが抽出されなかった場合には、登録フレーズ決定部30は、ステップS28に移行する。ステップS28に移行した場合、登録フレーズ決定部30は、選択された固定部(HARDWARE FAULT)を有するフレーズを新規装置の辞書には登録しないこととする。その後は、ステップS32に移行する。
If the determination in step S20 in the process of FIG. 6 is negative, that is, if no phrase containing the selected fixed part (HARDWARE FAULT) is extracted from the log of the new device, the registered
ステップS32に移行すると、絞り込み判断部24は、全ての固定部を選択したか否かを判断する。このステップS32の判断が否定された場合には、ステップS12に戻り、ステップS32の判断が肯定されるまで、上述したステップS12~S32の処理が繰り返し実行されることになる。そして、ステップS32の判断が肯定されると、図6の全処理が終了する。
After moving to step S32, the narrowing-down
これまでの説明からわかるように、本実施形態では、第1抽出部20と絞り込み判断部24とにより、既存装置の辞書からフレーズを抽出して、抽出したフレーズの種類(可変部の種類)を特定する第1特定部としての機能が実現されている。また、第2抽出部22と絞り込み判断部24とにより、既存装置のログからフレーズを抽出し、抽出したフレーズの種類(可変部の種類)を特定する第2特定部としての機能が実現されている。更に、第3抽出部26と一致度判定部28とにより、新規装置のログからフレーズを抽出して、抽出したフレーズの種類(可変部の種類)を特定するとともに、特定した種類と、既存装置のログから抽出されたフレーズの種類(可変部の種類)との一致度が所定以上かを判断する第2判断部としての機能が実現されている。
As can be seen from the above description, in this embodiment, the
以上、詳細に説明したように、本実施形態によると、第1抽出部20は、既存装置のログから抽出するフレーズを登録する辞書(既存装置の辞書)から、一部が共通する複数のフレーズを抽出し(S10)、絞り込み判断部24は、共通する部分(固定部)以外の可変部の種類を特定する(S61)。また、第2抽出部22は、既存装置のログから固定部を含むフレーズを抽出し、絞り込み判断部24は、抽出したフレーズに含まれる可変部の種類を特定する(S62)。また、絞り込み判断部24は、既存装置のログから特定された可変部の種類に対して、既存装置の辞書から特定された可変部の種類が限定的であるかを判断する(S66~S70、S16)。この判断の結果、限定的であった場合(S16:肯定)には、第3抽出部26が、新規装置のログから固定部を含むフレーズを抽出する(S18)。また、一致度判定部28が、新規装置のログから抽出したフレーズに含まれる可変部の種類と、既存装置のログから特定された可変部の種類との一致度が閾値以上かを判断する(S24)。そして、登録フレーズ決定部30は、閾値以上の場合(S24:肯定)に、既存装置の辞書から抽出した複数のフレーズをそのまま新規装置の辞書に登録する(S26)。これにより、本実施形態では、既存装置の辞書に特徴的なフレーズが絞り込んで登録されており、かつ、新規装置のログにおいても特徴的なフレーズの絞り込みが有効であるときに、既存装置の辞書の特徴的なフレーズを新規装置の辞書に自動的に登録することができる。したがって、作業工数をかけることなく、新規装置の辞書に適切なフレーズを登録することが可能である。
As described in detail above, according to the present embodiment, the
また、本実施形態では、新規装置が既存装置の系列の装置である場合以外にも、新規装置の構成物(ラインカード、インタフェースカード、チップ、部品)が既存装置と共通又は類似する場合等において、作業工数をかけずに新規装置の辞書を自動的に作成することができる。 In addition, in this embodiment, in addition to the case where the new device is a device of the series of the existing device, when the configuration of the new device (line card, interface card, chip, parts) is common or similar to the existing device , it is possible to automatically create a new device dictionary without spending a lot of work.
ここで、新規装置の辞書を作成する際に、既存装置の辞書を全て流用することも考えられる。しかしながら、この場合には、一致度が閾値未満の場合(図16(a)の場合)にも、絞り込まれたフレーズしか新規装置の辞書に登録されないことになる。したがって、適切なフレーズを用いた機械学習が行われなくなるため、回答パターンの推論精度が低下するおそれがある。これに対し、本実施形態では、一致度が閾値以上でない場合に、固定部を含む全てのフレーズ(可変部がワイルドカード指定のフレーズ)を新規装置の辞書に登録するようにしている。これにより、新規装置のログから適切なフレーズ(既存装置のログには無いが、新規装置のログにある特徴的なフレーズ)が抽出されることになる。したがって、既存装置の辞書をそのまま新規装置の辞書に登録する場合よりも、回答パターンの推論精度を向上することができる。 Here, when creating a dictionary for a new device, it is conceivable to use all the dictionaries of existing devices. However, in this case, even when the degree of matching is less than the threshold (case of FIG. 16A), only the narrowed down phrases are registered in the dictionary of the new device. Therefore, since machine learning using appropriate phrases is no longer performed, there is a risk that the inference accuracy of the answer pattern will decrease. On the other hand, in the present embodiment, all phrases including fixed parts (phrases whose variable parts are designated as wildcards) are registered in the dictionary of the new device when the degree of matching is not equal to or greater than the threshold. As a result, appropriate phrases (characteristic phrases in the log of the new device but not in the log of the existing device) are extracted from the log of the new device. Therefore, it is possible to improve the accuracy of answer pattern inference as compared with the case where the dictionary of the existing device is registered as it is in the dictionary of the new device.
一方、一致率が低い場合には、選択されている固定部を含むフレーズを新規装置の辞書へ登録しないという方法も考えられる。しかしながら、選択されている固定部を含むフレーズが新規装置のログに含まれている以上、少なくとも選択されている固定部に関しては新規装置のログを特徴づける重要なフレーズである可能性が高い。したがって、本実施形態では、このようなフレーズをワイルドカード指定で新規装置の辞書に登録して、強制的に抽出するようにしている。このようにすることで、新規装置のサポート開始時点での推論精度を高くすることができる。 On the other hand, if the match rate is low, a method of not registering the phrase containing the selected fixed part in the dictionary of the new device is also conceivable. However, as long as the phrase containing the selected fixed part is included in the log of the new device, there is a high possibility that at least the selected fixed part is an important phrase that characterizes the log of the new device. Therefore, in the present embodiment, such phrases are registered in the dictionary of the new device with a wildcard specification, and are forcibly extracted. By doing so, it is possible to improve the inference accuracy at the time of starting support for the new device.
また、本実施形態では、絞り込み判断部24は、既存装置のログにおいて特定された可変部の種類の中に、既存装置の辞書において特定された可変部の種類の全てが含まれており、かつ、完全一致していない場合に、限定的であると判断する(S14、図8)。これにより、既存装置の辞書に特徴的なフレーズが登録されているか否かを適切に判断することができる。
Further, in the present embodiment, the narrowing-down
また、本実施形態では、絞り込み判断部24の判断の結果、限定的でなかった場合(S16:否定)、登録フレーズ決定部30は、選択された固定部を含む全てのフレーズ(可変部がワイルドカード指定されたフレーズ)を新規装置の辞書に登録する(S30)。これにより、新規装置のログからの特徴的なフレーズの抽出漏れを抑制することができる。
Further, in the present embodiment, if the result of determination by the narrowing-down
また、本実施形態では、新規装置のログから選択された固定部を含むフレーズを抽出できなかった場合(S20:否定)に、登録フレーズ決定部30は、選択された固定部を含むフレーズを新規装置の辞書に登録しないこととしている(S28)。これにより、新規装置のログから回答パターンを得る際に不要である可能性の高いフレーズを新規装置の辞書に登録しないようにすることができる。
Further, in the present embodiment, when a phrase containing the selected fixed part cannot be extracted from the log of the new device (S20: No), the registered
また、本実施形態では、登録フレーズ決定部30は、既存装置の辞書にワイルドカード指定を含むフレーズが登録されている場合に、当該フレーズを新規装置の辞書に含める(S60:肯定、S70、S16:否定、S30)。これにより、新規装置のログからの特徴的なフレーズの抽出漏れを抑制することができる。
In addition, in the present embodiment, when a phrase including a wildcard designation is registered in the dictionary of the existing device, the registered
また、本実施形態では、フレーズのうち、固定部を除く可変部の種類を特定して、絞り込まれているか否かの判断や一致度の算出を行う。したがって、フレーズ全体を用いて、絞り込まれているか否かの判断や一致度の算出を行う場合と比べて、処理量を低減することができる。 Further, in the present embodiment, types of variable parts other than fixed parts are specified in phrases, and whether or not they are narrowed down is determined and the degree of matching is calculated. Therefore, the amount of processing can be reduced compared to the case of determining whether or not the phrases have been narrowed down and calculating the degree of matching using the entire phrase.
なお、上記実施形態では、辞書やログから抽出したフレーズを固定部と可変部に分けて整形し、可変部の種類を用いて、絞り込まれているか否かの判断や一致度の算出を行う場合について説明したが、これに限られるものではない。すなわち、辞書やログから抽出したフレーズそのものの種類を用いて、絞り込まれているか否かの判断や一致度の算出を行うこととしてもよい。 In the above embodiment, phrases extracted from dictionaries and logs are divided into fixed parts and variable parts and shaped, and the types of the variable parts are used to determine whether or not the phrases have been narrowed down and to calculate the degree of matching. has been described, but it is not limited to this. That is, it is possible to determine whether or not the phrases have been narrowed down and calculate the degree of matching using the types of phrases extracted from a dictionary or log.
なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体(ただし、搬送波は除く)に記録しておくことができる。 Note that the processing functions described above can be realized by a computer. In that case, a program is provided that describes the processing contents of the functions that the processing device should have. By executing the program on a computer, the above processing functions are realized on the computer. A program describing the processing content can be recorded in a computer-readable storage medium (excluding carrier waves).
プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたDVD(Digital Versatile Disc)、CD-ROM(Compact Disc Read Only Memory)などの可搬型記憶媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。 When a program is distributed, it is sold in the form of a portable storage medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) or a CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory) on which the program is recorded. It is also possible to store the program in the storage device of the server computer and transfer the program from the server computer to another computer via the network.
プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記憶媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記憶媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。 A computer that executes a program stores, for example, a program recorded on a portable storage medium or a program transferred from a server computer in its own storage device. The computer then reads the program from its own storage device and executes processing according to the program. The computer can also read the program directly from the portable storage medium and execute processing according to the program. In addition, the computer can also execute processing in accordance with the received program each time the program is transferred from the server computer.
上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。 The embodiments described above are examples of preferred implementations of the present invention. However, the present invention is not limited to this, and various modifications can be made without departing from the spirit of the present invention.
なお、以上の実施形態の説明に関して、更に以下の付記を開示する。
(付記1) 第1の装置のログから抽出する文字列を登録する第1の辞書から、一部に共通部分を有する複数の文字列を抽出して、抽出した前記複数の文字列の種類を特定する第1特定部と、
前記第1の装置のログから前記共通部分を含む文字列を抽出し、抽出した文字列の種類を特定する第2特定部と、
前記第2特定部が特定した文字列の種類に対して、前記第1特定部が特定した文字列の種類が限定的であるか判断する第1判断部と、
前記第1判断部の判断の結果、限定的であった場合に、前記第1の装置とは異なる第2の装置のログから一部に前記共通部分を含む文字列を抽出し、抽出した文字列の種類を特定するとともに、特定した該文字列の種類と、前記第2特定部が特定した文字列の種類との一致度が所定以上かを判断する第2判断部と、
前記一致度が所定以上の場合に、前記第1特定部が抽出した前記複数の文字列を、前記第2の装置のログから抽出する文字列を登録する第2の辞書に含める、辞書編集部と、
を備える辞書作成装置。
(付記2) 前記第1判断部は、前記第2特定部が特定した文字列の種類の中に、前記第1特定部が特定した文字列の種類の全てが含まれ、かつ、前記第2特定部が特定した文字列の種類と前記第1特定部が特定した文字列の種類とが完全一致していない場合に、限定的であると判断する、ことを特徴とする付記1に記載の辞書作成装置。
(付記3) 前記辞書編集部は、前記第1判断部の判断の結果、限定的でなかった場合、前記共通部分を有する全ての文字列を前記第2の装置のログから抽出するための情報を、前記第2の辞書に含めることを特徴とする付記1又は2に記載の辞書作成装置。
(付記4) 前記辞書編集部は、前記一致度が所定以上でない場合に、前記共通部分を含む全ての文字列を前記第2の装置のログから抽出するための情報を、前記第2の辞書に含めることを特徴とする付記1~3のいずれかに記載の辞書作成装置。
(付記5) 前記辞書編集部は、前記第2判断部が前記第2の装置のログから前記共通部分を含む文字列を抽出できなかった場合に、前記共通部分を含む文字列を前記第2の辞書に含めないことを特徴とする付記1~4のいずれかに記載の辞書作成装置。
(付記6) 前記辞書編集部は、前記第1の辞書に任意文字が指定された箇所を含む文字列が登録されている場合に、該文字列を前記第2の辞書に含める、ことを特徴とする付記1~5のいずれかに記載の辞書作成装置。
(付記7) 前記文字列の種類を特定する処理は、前記文字列のうち共通部分以外の部分の種類を特定する処理である、ことを特徴とする付記1~6のいずれかに記載の辞書作成装置。
(付記8) 第1の装置のログから抽出する文字列を登録する第1の辞書から、一部に共通部分を有する複数の文字列を抽出して、抽出した前記複数の文字列の種類を特定し、
前記第1の装置のログから前記共通部分を含む文字列を抽出し、抽出した文字列の種類を特定し、
前記第1の装置のログから特定した文字列の種類に対して、前記第1の辞書から特定した文字列の種類が限定的であるか判断し、
前記判断の結果、限定的であった場合に、前記第1の装置とは異なる第2の装置のログから一部に前記共通部分を含む文字列を抽出し、抽出した文字列の種類を特定するとともに、特定した該文字列の種類と、前記第1の装置のログから特定した文字列の種類との一致度が所定以上かを判断し、
前記一致度が所定以上の場合に、前記第1の辞書から抽出した前記複数の文字列を、前記第2の装置のログから抽出する文字列を登録する第2の辞書に含める、
処理をコンピュータが実行することを特徴する辞書作成方法。
(付記9) 前記限定的であるか判断する処理では、前記第1の装置のログから特定した文字列の種類の中に、前記第1の装置の辞書から特定した文字列の種類の全てが含まれ、かつ、前記第1の装置のログから特定した文字列の種類と前記第1の装置の辞書から特定した文字列の種類とが完全一致していない場合に、限定的であると判断する、ことを特徴とする付記8に記載の辞書作成方法。
(付記10) 前記限定的であるか判断する処理の結果、限定的でなかった場合、前記共通部分を有する全ての文字列を前記第2の装置のログから抽出するための情報を、前記第2の辞書に含めることを特徴とする付記8又は9に記載の辞書作成方法。
(付記11) 前記一致度が所定以上でない場合に、前記共通部分を含む全ての文字列を前記第2の装置のログから抽出するための情報を、前記第2の辞書に含めることを特徴とする付記8~10のいずれかに記載の辞書作成方法。
(付記12) 前記第2の装置のログから前記共通部分を含む文字列を抽出できなかった場合に、前記共通部分を含む文字列を前記第2の辞書に含めないことを特徴とする付記8~11のいずれかに記載の辞書作成方法。
(付記13) 前記第1の辞書に任意文字が指定された箇所を含む文字列が登録されている場合に、該文字列を前記第2の辞書に含める、ことを特徴とする付記8~12のいずれかに記載の辞書作成方法。
(付記14) 前記文字列の種類を特定する処理は、前記文字列のうち共通部分以外の部分の種類を特定する処理である、ことを特徴とする付記8~13のいずれかに記載の辞書作成方法。
In addition, the following additional remarks will be disclosed with respect to the above description of the embodiment.
(Appendix 1) A plurality of character strings having a common part are extracted from a first dictionary for registering character strings extracted from the log of the first device, and the types of the extracted character strings are determined. a first identifying part to identify;
a second identification unit that extracts a character string including the common part from the log of the first device and identifies the type of the extracted character string;
a first determining unit that determines whether the type of character string specified by the first specifying unit is limited with respect to the type of character string specified by the second specifying unit;
If the result of the determination by the first determination unit is limited, a character string including the common part is extracted from the log of the second device different from the first device, and the extracted character a second determining unit that identifies the type of the string and determines whether the degree of matching between the identified character string type and the character string type identified by the second identifying unit is equal to or greater than a predetermined value;
a dictionary editing unit including the plurality of character strings extracted by the first identifying unit in a second dictionary for registering character strings extracted from the log of the second device when the degree of matching is equal to or greater than a predetermined value; and,
A dictionary creation device comprising:
(Supplementary Note 2) The first determining unit determines that the types of character strings specified by the second specifying unit include all of the types of character strings specified by the first specifying unit, and 1. The method according to
(Supplementary note 3) If the result of the determination by the first determination unit is that the dictionary editing unit is not restrictive, the dictionary editing unit provides information for extracting all character strings having the common part from the log of the second device. , is included in the second dictionary.
(Supplementary Note 4) The dictionary editing unit stores information for extracting all character strings including the common part from the log of the second device in the second dictionary when the degree of matching is not equal to or greater than a predetermined value. 4. The dictionary creation device according to any one of
(Additional Note 5) When the second determination unit fails to extract the character string including the common portion from the log of the second device, the dictionary editing unit may extract the character string including the common portion from the log of the second device. 5. The dictionary creation device according to any one of
(Supplementary Note 6) The dictionary editing unit includes the character string in the second dictionary when the character string including the part where the arbitrary character is specified is registered in the first dictionary. The dictionary creation device according to any one of
(Appendix 7) The dictionary according to any one of
(Appendix 8) A plurality of character strings having a common part are extracted from the first dictionary that registers the character strings extracted from the log of the first device, and the types of the extracted character strings are determined. identify,
Extracting a character string containing the common part from the log of the first device, identifying the type of the extracted character string,
determining whether the type of character string identified from the first dictionary is limited to the type of character string identified from the log of the first device;
As a result of the determination, if it is limited, a character string partly including the common part is extracted from the log of the second device different from the first device, and the type of the extracted character string is specified. and determining whether the degree of matching between the type of the specified character string and the type of the character string specified from the log of the first device is equal to or greater than a predetermined value;
If the degree of matching is equal to or greater than a predetermined value, include the plurality of character strings extracted from the first dictionary in a second dictionary for registering character strings extracted from the log of the second device;
A dictionary creation method characterized in that the processing is executed by a computer.
(Supplementary Note 9) In the processing for determining whether it is restrictive, all the types of character strings specified from the dictionary of the first device are included in the types of character strings specified from the log of the first device. is included and the type of character string identified from the log of the first device and the type of character string identified from the dictionary of the first device do not completely match, it is determined to be limited The dictionary creation method according to
(Supplementary Note 10) If the result of the processing for determining whether it is restrictive is not restrictive, the information for extracting all character strings having the common part from the log of the second device is added to the log of the second device. 10. The dictionary creation method according to
(Appendix 11) The second dictionary includes information for extracting all character strings including the common portion from the log of the second device when the degree of matching is not equal to or higher than a predetermined value. The dictionary creation method according to any one of
(Supplementary note 12)
(Supplementary Note 13)
(Appendix 14) The dictionary according to any one of
10 辞書作成装置
20 第1抽出部(第1特定部の一部)
22 第2抽出部(第2特定部の一部)
24 絞り込み判断部(第1特定部の一部、第2特定部の一部、第1判断部)
26 第3抽出部(第2判断部の一部)
28 一致度判定部(第2判断部の一部)
30 登録フレーズ決定部(辞書編集部)
10
22 second extraction unit (part of second identification unit)
24 Narrowing down judgment unit (part of first identification unit, part of second identification unit, first judgment unit)
26 Third extraction unit (part of second determination unit)
28 matching degree determination unit (a part of the second determination unit)
30 registered phrase determination unit (dictionary editing unit)
Claims (8)
前記第1の装置のログから前記共通部分を含む文字列を抽出し、抽出した文字列の種類を特定する第2特定部と、
前記第2特定部が特定した文字列の種類に対して、前記第1特定部が特定した文字列の種類が限定的であるか判断する第1判断部と、
前記第1判断部の判断の結果、限定的であった場合に、前記第1の装置とは異なる第2の装置のログから一部に前記共通部分を含む文字列を抽出し、抽出した文字列の種類を特定するとともに、特定した該文字列の種類と、前記第2特定部が特定した文字列の種類との一致度が所定以上かを判断する第2判断部と、
前記一致度が所定以上の場合に、前記第1特定部が抽出した前記複数の文字列を、前記第2の装置のログから抽出する文字列を登録する第2の辞書に含める、辞書編集部と、
を備える辞書作成装置。 A first for extracting a plurality of character strings having a common part from a first dictionary for registering character strings extracted from a log of a first device and specifying the types of the plurality of character strings extracted a specific part;
a second identification unit that extracts a character string including the common part from the log of the first device and identifies the type of the extracted character string;
a first determining unit that determines whether the type of character string specified by the first specifying unit is limited with respect to the type of character string specified by the second specifying unit;
If the result of the determination by the first determination unit is limited, a character string including the common part is extracted from the log of the second device different from the first device, and the extracted character a second determining unit that identifies the type of the string and determines whether the degree of matching between the identified character string type and the character string type identified by the second identifying unit is equal to or greater than a predetermined value;
a dictionary editing unit including the plurality of character strings extracted by the first identifying unit in a second dictionary for registering character strings extracted from the log of the second device when the degree of matching is equal to or greater than a predetermined value; and,
A dictionary creation device comprising:
前記第1の装置のログから前記共通部分を含む文字列を抽出し、抽出した文字列の種類を特定し、
前記第1の装置のログから特定した文字列の種類に対して、前記第1の辞書から特定した文字列の種類が限定的であるか判断し、
前記判断の結果、限定的であった場合に、前記第1の装置とは異なる第2の装置のログから一部に前記共通部分を含む文字列を抽出し、抽出した文字列の種類を特定するとともに、特定した該文字列の種類と、前記第1の装置のログから特定した文字列の種類との一致度が所定以上かを判断し、
前記一致度が所定以上の場合に、前記第1の辞書から抽出した前記複数の文字列を、前記第2の装置のログから抽出する文字列を登録する第2の辞書に含める、
処理をコンピュータが実行することを特徴する辞書作成方法。 extracting a plurality of character strings having a common part from a first dictionary for registering character strings extracted from the log of the first device, identifying the types of the plurality of extracted character strings;
Extracting a character string containing the common part from the log of the first device, identifying the type of the extracted character string,
determining whether the type of character string identified from the first dictionary is limited to the type of character string identified from the log of the first device;
As a result of the determination, if it is limited, a character string partly including the common part is extracted from the log of the second device different from the first device, and the type of the extracted character string is specified. and determining whether the degree of matching between the type of the specified character string and the type of the character string specified from the log of the first device is equal to or greater than a predetermined value;
If the degree of matching is equal to or greater than a predetermined value, include the plurality of character strings extracted from the first dictionary in a second dictionary for registering character strings extracted from the log of the second device;
A dictionary creation method characterized in that the processing is executed by a computer.
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